2019最新python数据科学技术实战详解与商业项目实战(视频+作业+课件)

作者: admin 分类: Python教程合集 发布时间: 2018-12-25 03:18
┣━━章节01: 第一讲: 数据科学家的武器库 [150.4M]
  ┃    ┣━━1. 数据科学的概念.mp4 [18.2M]
  ┃    ┣━━2. 以示例讲解数据建模和数学建模.mp4 [17.8M]
  ┃    ┣━━3. 数据科学的统计基础.mp4 [34.3M]
  ┃    ┣━━4. 面向应用的数据挖掘算法分类.mp4 [21.3M]
  ┃    ┣━━5. 各类算法的适用场景讲解.mp4 [36.3M]
  ┃    ┗━━6. 面向应用的分类模型评估.mp4 [22.5M]
  ┣━━章节06: 第六讲:电信客户流失预警 [347.6M]
  ┃    ┣━━61. 课前答疑.mp4 [4.9M]
  ┃    ┣━━75. 课后答疑.mp4 [20.8M]
  ┃    ┣━━63. 决策树建模思路(下).mp4 [60.2M]
  ┃    ┣━━64. 决策树建模基本原理.mp4 [7.1M]
  ┃    ┣━━65. Quinlan系列决策树建模原理-ID3.mp4 [45.8M]
  ┃    ┣━━66. 06Quinlan系列决策树建模原理-C4.5.mp4 [12M]
  ┃    ┣━━67. CART决策树建模原理.mp4 [4.8M]
  ┃    ┣━━62. 决策树建模思路(上).mp4 [20M]
  ┃    ┣━━69. 案例讲解1.mp4 [55.9M]
  ┃    ┣━━70. 神经网络基本概念.mp4 [9.8M]
  ┃    ┣━━71. 人工神经网络结构.mp4 [5.7M]
  ┃    ┣━━72. 感知器.mp4 [35.3M]
  ┃    ┣━━73. 案例讲解2.mp4 [25.3M]
  ┃    ┣━━74. BP神经网络.mp4 [31.2M]
  ┃    ┗━━68. 模型修剪-以CART为例.mp4 [8.9M]
  ┣━━章节02: 第二讲:Python基础 [165.2M]
  ┃    ┣━━10. Python原生态数据结构(下).mp4 [19.3M]
  ┃    ┣━━11. Python控制流.mp4 [27.3M]
  ┃    ┣━━12. Python函数.mp4 [14.5M]
  ┃    ┣━━13. Python模块的使用.mp4 [11.3M]
  ┃    ┣━━7. Python介绍.mp4 [13.2M]
  ┃    ┣━━8. Python基础数据类型和表达式.mp4 [52.6M]
  ┃    ┗━━9. Python原生态数据结构(上).mp4 [27M]
  ┣━━章节10: 第十讲:推荐系统设计与银行产品推荐 [337.4M]
  ┃    ┣━━124. 智能推荐(上).mp4 [39.7M]
  ┃    ┣━━125. 智能推荐(下).mp4 [82.3M]
  ┃    ┣━━126. 购物篮分析与运用.mp4 [19.5M]
  ┃    ┣━━127. 关联规则(上).mp4 [31.8M]
  ┃    ┣━━128. 关联规则(中).mp4 [48.5M]
  ┃    ┣━━129. 关联规则(下).mp4 [15M]
  ┃    ┣━━130. 序贯模型.mp4 [20M]
  ┃    ┣━━131. 相关性在推荐中的运用.mp4 [27.2M]
  ┃    ┗━━132. 答疑.mp4 [53.5M]
  ┣━━章节04: 第四讲:二手房价格分析报告 [511.6M]
  ┃    ┣━━25. 两变量关系检验方法综述.mp4 [33M]
  ┃    ┣━━44. 作业讲解7建立预测模型-3有交互项的线性模型和预测.mp4 [22M]
  ┃    ┣━━27. 参数估计简介及概念介绍(下).mp4 [18.4M]
  ┃    ┣━━28. 假设检验与单样本T检验(上).mp4 [29.6M]
  ┃    ┣━━29. 假设检验与单样本T检验(下).mp4 [13.5M]
  ┃    ┣━━30. 两样本T检验.mp4 [45M]
  ┃    ┣━━31. 方差分析.mp4 [23.3M]
  ┃    ┣━━32. 相关分析.mp4 [16.1M]
  ┃    ┣━━33. 相关知识点答疑.mp4 [16.5M]
  ┃    ┣━━34. 简单线性回归(上).mp4 [44.3M]
  ┃    ┣━━26. 参数估计简介及概念介绍(上).mp4 [43M]
  ┃    ┣━━36. 多元线性回归.mp4 [33.7M]
  ┃    ┣━━37. 课后作业与课程答疑.mp4 [23.6M]
  ┃    ┣━━38. 第四讲作业-二手房房价影响因素分析 讲解1背景介绍.mp4 [3.8M]
  ┃    ┣━━39. 作业讲解2描述性分析-1对被解释变量进行描述.mp4 [28.4M]
  ┃    ┣━━40. 作业讲解3描述性分析-2对解释变量进行描述1.mp4 [23.4M]
  ┃    ┣━━41. 作业讲解4描述性分析-3对解释变量进行描述2.mp4 [21.5M]
  ┃    ┣━━42. 作业讲解5建立预测模型-1单变量显著度检验.mp4 [30.7M]
  ┃    ┣━━43. 作业讲解6建立预测模型-2无交互项的线性模型.mp4 [30.2M]
  ┃    ┗━━35. 简单线性回归(下).mp4 [11.7M]
  ┣━━章节09: 第九讲:银行客户渠道使用偏好的客户洞察 [620.7M]
  ┃    ┣━━102. 凸优化基本概念.mp4 [28.6M]
  ┃    ┣━━123. 课后答疑.mp4 [17.8M]
  ┃    ┣━━104. 凸函数.mp4 [14M]
  ┃    ┣━━105. 无约束凸优化计算.mp4 [18.8M]
  ┃    ┣━━106. 有约束凸优化计算.mp4 [44.1M]
  ┃    ┣━━107. 朴素贝叶斯分类器.mp4 [33.9M]
  ┃    ┣━━108. 支持向量机引论.mp4 [15.6M]
  ┃    ┣━━109. 线性可分的支持向量机.mp4 [43.5M]
  ┃    ┣━━110. 线性不可分的支持向量机.mp4 [15.6M]
  ┃    ┣━━111. 支持向量机使用案例.mp4 [14.6M]
  ┃    ┣━━112. GBDT和分类模型评估(算法角度).mp4 [35.6M]
  ┃    ┣━━103. 凸集的概念.mp4 [7.8M]
  ┃    ┣━━114. GBDT和分类模型评估(算法角度).mp4 [36.4M]
  ┃    ┣━━115. GBDT和分类模型评估(算法角度).mp4 [33M]
  ┃    ┣━━116. 客户画像与标签体系.mp4 [25.5M]
  ┃    ┣━━117. 客户细分.mp4 [28M]
  ┃    ┣━━118. 聚类的基本逻辑.mp4 [10M]
  ┃    ┣━━119. 系统聚类(上).mp4 [51.5M]
  ┃    ┣━━120. 系统聚类(下).mp4 [38.4M]
  ┃    ┣━━121. K-means聚类.mp4 [51M]
  ┃    ┣━━122. 使用决策树做聚类后客户分析.mp4 [24.2M]
  ┃    ┗━━113. GBDT和分类模型评估(算法角度).mp4 [32.8M]
  ┣━━章节03: 第三讲:信用卡客户特征分析-产品客户画像初步 [513.3M]
  ┃    ┣━━14. 描述性统计与探索型数据分析(上).mp4 [56.8M]
  ┃    ┣━━24. 第三讲作业-信用卡客户画像 作业讲解2.mp4 [32.9M]
  ┃    ┣━━16. 描述性方法大全与Python绘图(上).mp4 [98.5M]
  ┃    ┣━━17. 描述性方法大全与Python绘图(下).mp4 [53.8M]
  ┃    ┣━━18. 统计制图原理.mp4 [20.5M]
  ┃    ┣━━15. 描述性统计与探索型数据分析(下).mp4 [55.9M]
  ┃    ┣━━20. 数据整合和数据清洗.mp4 [97.3M]
  ┃    ┣━━21. 数据整理.mp4 [24M]
  ┃    ┣━━22. 课后答疑.mp4 [32.4M]
  ┃    ┣━━23. 第三讲作业-信用卡客户画像 作业讲解1.mp4 [31.6M]
  ┃    ┗━━19. 数据库基础.mp4 [9.5M]
  ┣━━章节05: 第五讲:汽车贷款信用评分卡制作 [802.2M]
  ┃    ┣━━45. 课程答疑1.mp4 [6.1M]
  ┃    ┣━━60. 作业讲解9最近邻域法的参数调优.mp4 [22.7M]
  ┃    ┣━━47. 线性回归检验(中).mp4 [98.4M]
  ┃    ┣━━48. 线性回归检验(下).mp4 [83.1M]
  ┃    ┣━━49. 逻辑回归基础(上).mp4 [74.2M]
  ┃    ┣━━50. 逻辑回归基础(下).mp4 [124.8M]
  ┃    ┣━━51. 课程答疑2.mp4 [124.8M]
  ┃    ┣━━52. 第五讲作业-电信客户流失预警 作业讲解1总体介绍.mp4 [6.2M]
  ┃    ┣━━46. 线性回归检验(上).mp4 [69M]
  ┃    ┣━━54. 作业讲解3矩估计2.mp4 [16.8M]
  ┃    ┣━━55. 作业讲解4极大似然估计.mp4 [23.6M]
  ┃    ┣━━56. 作业讲解5线性回归的极大似然估计.mp4 [24.6M]
  ┃    ┣━━57. 作业讲解6逻辑回归的极大似然估计.mp4 [15.5M]
  ┃    ┣━━58. 作业讲解7模型调优.mp4 [41.2M]
  ┃    ┣━━59. 作业讲解8流失预警模型的调优.mp4 [46.9M]
  ┃    ┗━━53. 作业讲解2矩估计1.mp4 [24.3M]
  ┣━━章节07: 第七讲:个人银行反欺诈模型 [322.6M]
  ┃    ┣━━76. 不平衡分类概述.mp4 [75.7M]
  ┃    ┣━━77. 欠采样.mp4 [5.9M]
  ┃    ┣━━78. 过采样.mp4 [8.1M]
  ┃    ┣━━79. 综合采样.mp4 [6M]
  ┃    ┣━━80. 案例讲解.mp4 [35.9M]
  ┃    ┣━━81. 集成学习概述.mp4 [67M]
  ┃    ┣━━82. 随机森林.mp4 [55.4M]
  ┃    ┣━━83. Adaboost算法.mp4 [30.2M]
  ┃    ┗━━84. 提升树、GBDT和XGBoost.mp4 [38.4M]
  ┣━━章节08: 第八讲:慈善机构精准营销案例 [506.5M]
  ┃    ┣━━085. 多元统计基础与变量约减的思路.mp4 [21.7M]
  ┃    ┣━━101. 答疑2.mp4 [10.1M]
  ┃    ┣━━087. 主成分分析理论基础2.mp4 [39.6M]
  ┃    ┣━━088. 主成分分析理论基础3.mp4 [21.2M]
  ┃    ┣━━089. 主成分分析案例1.mp4 [42.3M]
  ┃    ┣━━090. 主成分分析案例2.mp4 [21.6M]
  ┃    ┣━━091. 因子分析1.mp4 [46.7M]
  ┃    ┣━━092. 因子分析2.mp4 [9.6M]
  ┃    ┣━━086. 主成分分析理论基础1.mp4 [21M]
  ┃    ┣━━094. 变量聚类原理.mp4 [15.1M]
  ┃    ┣━━095. 变量聚类操作.mp4 [23.6M]
  ┃    ┣━━096. 答疑1.mp4 [16.6M]
  ┃    ┣━━097. 案例2:精准营销的两阶段预测模型1.mp4 [50.6M]
  ┃    ┣━━098. 案例2:精准营销的两阶段预测模型2.mp4 [50.7M]
  ┃    ┣━━099. 案例2:精准营销的两阶段预测模型3.mp4 [43.1M]
  ┃    ┣━━100. 案例2:精准营销的两阶段预测模型4.mp4 [58.8M]
  ┃    ┗━━093. 稀疏主成分分析.mp4 [14.4M]
  ┗━━Python数据科学-配套课件及作业链接.docx [12.7K]

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